摘要：直接skuName.replace("国家补贴500元", "")，不就可以了吗？如果是一组，那就循环替换就完了嘛，再考虑到关键字前缀问题，对这一组关键词，按字符长度进行排序，先替换长的关键词，再替换短的就ok了；
需求非常简单，给定一组关键词，需要将商品名称中出现过的关键字替换掉；
如：skuName="HUAWEI Pura 70 Pro 国家补贴500元 羽砂黑 12GB+512GB 超高速风驰闪拍 华为鸿蒙智能手机" 需要替换成
skuName="HUAWEI Pura 70 Pro 羽砂黑 12GB+512GB 超高速风驰闪拍 华为鸿蒙智能手机" 这里的关键字"国家补贴500元";
直接skuName.replace("国家补贴500元", "")，不就可以了吗？如果是一组，那就循环替换就完了嘛，再考虑到关键字前缀问题，对这一组关键词，按字符长度进行排序，先替换长的关键词，再替换短的就ok了；
如果这一组关键词非常多，上千个怎么办？真实场景也是这样的，一般需要替换的关键词都是比较多，并且使用String.replace上线后，直接CPU打满，基本不可用；
这个字段替换本质上与敏感词过滤是一样的原理，针对敏感词的深入研究，出现了 Aho-Corasick（AC自动机） 算法；
Aho-Corasick（AC自动机）是一种多模式字符串匹配算法，结合了Trie树的前缀匹配能力和KMP算法的失败跳转思想，能够在单次文本扫描中高效匹配多个模式串。其核心优势在于时间复杂度为O(n + m + z)（n为文本长度，m为模式串总长度，z为匹配次数），适用于敏感词过滤、基因序列分析等场景。
针对这几种算法进行对比；
字符串替换，定义一个接口，通过4个不同的方案实现，进行性能对比
public interface Replacer { String replaceKeywords(String text);}这种方案最简单，也是关键词少的时候，最有效，最好用的;
public class StrReplacer implements Replacer { private final List keyWordList; public StrReplacer(String keyWords) { this.keyWordList = Lists.newArrayList(keyWords.split(";")); // 按关键字长度降序排序，确保长关键字优先匹配 keyWordList.sort((a, b) -> Integer.compare(b.length, a.length)); } /** * 替换文本中所有匹配的关键字为空字符串 */ @Override public String replaceKeywords(String text) { String newTxt = text; for (String s : keyWordList) { newTxt = newTxt.replace(s, ""); } return newTxt; }}String.replace本质，还是使用正则进行替换的，通过代码实现使用编译好的正则进行替换性能会好于直接使用replace；
String.replace的实现
public String replace(CharSequence target, CharSequence replacement) { return Pattern.compile(target.toString, Pattern.LITERAL).matcher( this).replaceAll(Matcher.quoteReplacement(replacement.toString));}使用正则替换的实现
public class PatternReplacer implements Replacer { // 预编译正则表达式模式 private final Pattern pattern; public PatternReplacer(String keyWords) { List keywords = Lists.newArrayList(keyWords.split(";")); // 按关键字长度降序排序，确保长关键字优先匹配 keywords.sort((a, b) -> Integer.compare(b.length, a.length)); // 转义每个关键字并用|连接 String regex = keywords.stream .map(Pattern::quote) .collect(Collectors.joining("|")); this.pattern = Pattern.compile(regex); } // 替换方法 @Override public String replaceKeywords(String skuName) { return pattern.matcher(skuName).replaceAll(""); }}在java中已有现成的算法实现，源代码github-robert-bor/aho-corasick，
引入jar包
org.ahocorasick ahocorasick 0.6.3基于 Aho-Corasick 算法的字符串替换实现
public class AhoCorasickReplacer implements Replacer { private final Trie trie; public AhoCorasickReplacer(String keyWords) { // 构建Aho-Corasick自动机 Trie.TrieBuilder builder = Trie.builder.ignoreOverlaps.onlyWholeWords; //trie.caseInsensitive; //trie.onlyWholeWords; for (String s : keyWords.split(";")) { builder.addKeyword(s); } this.trie = builder.build; } /** * 替换文本中所有匹配的关键字为空字符串 */ @Override public String replaceKeywords(String text) { if (text == null || text.isEmpty) { return text; } StringBuilder result = new StringBuilder; Collection emits = trie.parseText(text); // 获取所有匹配结果 int lastEnd = 0; for (Emit emit : emits) { int start = emit.getStart; int end = emit.getEnd; // 添加未匹配的前缀部分 if (start > lastEnd) { result.append(text, lastEnd, start); } // 跳过匹配的关键字（即替换为空） lastEnd = end + 1; // 注意：end是闭区间，需+1移动到下一个字符 } // 添加剩余未匹配的后缀部分 if (lastEnd通过deepseek等人工智能，是非常容易自己实现一个Trie树，我们就只实现字符串替换的功能，其他的就不使用了；
Trie树，又叫字典树，前缀树(Prefix Tree)，单词查找树，是一种多叉树的结构.
结构说明： 表示根节点（空节点）
每个节点表示一个字符
粉色节点表示单词结束标记（使用 CSS class 实现）
路径示例：
root → c → a → t 组成 "cat"
root → c → a → r 组成 "car"
root → d → o → g 组成 "dog"
public class TrieKeywordReplacer implements Replacer { private final Trie trie; @Override public String replaceKeywords(String text) { return trie.replaceKeywords(text, ""); } public TrieKeywordReplacer(String keyWords) { Trie trie = new Trie; for (String s : keyWords.split(";")) { trie.insert(s); } this.trie = trie; } static class TrieNode { Map children; boolean isEndOfWord; public TrieNode { children = new HashMap; isEndOfWord = false; } } static class Trie { private TrieNode root; public Trie { root = new TrieNode; } private synchronized void insert(String word) { TrieNode node = root; for (char c : word.toCharArray) { if (node.children.get(c) == null) { node.children.put(c, new TrieNode); } node = node.children.get(c); } node.isEndOfWord = true; } public String replaceKeywords(String text, String replacement) { StringBuilder result = new StringBuilder; int i = 0; while (i4个实现类对象的大小对比
类对象大小StrReplacer12560PatternReplacer21592TrieKeywordReplacer184944AhoCorasickReplacer253896性能对比
说明：待替换一组关键词共 400个；JDK1.8
StrReplacerPatternReplacerTrieKeywordReplacerAhoCorasickReplacer单线程循环1w次，平均单次性能(ns)21843ns28846ns532ns727ns名称中只有1个待替换的关键词，2个并发线程，循环1w次，平均单次性能(ns)，机器 CPU 30%左右23444ns39984ns680ns1157ns名称中只有20待替换的关键词，2个并发线程，循环1w次，平均单次性能(ns)，机器 CPU 30%左右252738ns114740ns33900ns113764ns名称中只有无待替换的关键词，2个并发线程，循环1w次，平均单次性能(ns)，机器 CPU 30%左右22248ns9253ns397ns738ns
通过性能对比，自己实现的Trie树的性能是最好的，因为只做了替换的逻辑，没有实现其他功能，其次是使用AhoCorasick算法，因为使用 AhoCorasick算法，实现字符串替换是最基本的功能，AhoCorasick算法，还能精准的匹配到在什么地方，出现过多少次等信息，功能非常强大；
通过对比编译好的正则性能确实是比使用原生String.replace;
public class ReplacerTest { @Test public void testTrieKeywordReplacer{ //String name = skuName; //String expected = v2; //String name = "三星Samsung Galaxy S25+ 超拟人AI助理 骁龙8至尊版 AI拍照 翻译手机 游戏手机 12GB+256GB 冷川蓝"; //String expected = name; String name = keyWords; String expected = v1; int cnt = 2; Replacer replacer = new TrieKeywordReplacer(keyWords); check(replacer, name, expected); for (int i = 0; i1、使用现成的AhoCorasick算法进行实现，是性能与稳定性最优的选择，非常强调性能，还是可以自己实现Trie树来实现；
2、在真实的使用过程中，因为大部分的商品名称最多出现几个关键词，并且待替换的关键词往往都是比较多的，可以将这么关键词找出找出几个有代表性能的词，做前置判断，商品名称中是否存在；再进行全量替换；
如待替换的关键词有：政府补贴、国补、支持国补； 那么我们并不是直接就循环这个待替换的关键词组，而是找出这么关键词中都有的关键字”补”先判断商品名称中是否存在“补”字后，再做处理; 这里的前置判断，还可以使用布隆过滤器实现；
public String replaceKeywords (String skuName){ Replacer replacer = new AhoCorasickReplacer(keyWords); if(skuName.contains("补")){ return replacer.replaceKeywords(skuName); } else { return skuName; }}来源：京东云开发者